记录一些Matlab用法

记录一些Matlab函数用法

保存workspace中的变量

• workspace 中的变量可以直接保存:
  save(‘path’,’variable’);
• 使用时:
  a = load(‘path’);

绘图

• 使用 hold on，绘制多条曲线
  for i = 1:length()
hold on
plot(variable-1,variable-2,'LineWidth',3,'MarkerSize',3);
end
• plot（x, y）; % 以x为自变量，y为因变量的函数曲线；
• subplot（m, n, p）； % 将多个图画到一个面板上；m是排成m行，n是排成n列，p是具体figure到哪个位置；
• bar(x); % 绘制二维竖直直方图
• bar3(x); % 绘制三维竖直直方图
• barh(x); % 绘制二维水平直方图
• bar3h(x); % 绘制三维水平直方图
• eg.
  lv = sum(img, 2); %行相加
  bar(lv); % 画直方图
• 绘制多边形区域
  
  • roipoly函数用来制定图像的感兴趣多边形区域；
  • BW = roipoly(I, c, r)； %I是输入矩阵，返回二值图像中，包含由向量c和r指定的多边形区域，其中c，r对应的是横纵坐标信息

函数传递可变参数

• 把函数参数列表的最后一个参数写成varargin,在函数内部就能以访问cell数组的方式来获取可变参数的信息
  function a('','',varargin)

取整函数

• fix朝零方向取整，如fix(-1.3)=-1; fix(1.3)=1;
• floor，就是地板，取比它小的整数，即朝负无穷方向取整，如floor(-1.3)=-2; floor(1.3)=1;
• ceil，是天花板，取比它大的最小整数，即朝正无穷方向取整，如ceil(-1.3)=-1; ceil(1.3)=2;
• round四舍五入到最近的整数，如round(-1.3)=-1;round(1.3)=1;

矩阵操作

• a = a(end:-1:1); % 数组倒序

图像处理uint8与double的转换

• a = double(a); matlab 读入图像后，一般需要将其转换为double类型
• a = uint8(a); matlab 存储图像时，一般需要将其转换为uint8类型

结构元素操作

• strel函数用于操作膨胀腐蚀及开闭运算等的结构元素对象
• SE = strel(shape,parameters)； % shape 为’disk’，’line’等形状;parameters一般控制SE的大小

找出矩阵X的所有非零元素

• index = find(X); %% 将这些元素的线性索引值（按列）返回到向量index中
• index = find(X, k) %% 返回第一个非零元素k的索引值

画线

• line([a c e]’, [b d f]’); %%画一条从[a,b] 到[c,d],从[c,d] 到[e,f]的直线,以此类推
• eg. line([x1 x1 x2 x2 x1]’, [y1 y2 y2 y1 y1]’, ‘color’, c, ‘linewidth’, 3);
• a,b,c,d并不一定是一个数，也可以是数组；
• 配合drawnow使用；

调整图框

• gca

  • 获取当前图形窗口中当前坐标轴的句柄值；
  • set(gca,’position’,[])；设置坐标轴距离画板（图形窗口figure）边距；
  • set(gca,’position’,[0.1,0.1,0.9,0.9] );分别为axes在figure中的左边界，下边界，宽度，高度，最小为0，最大为1（左边界，下边界为0，上边界，右边界为1）；

• gcf

• 获取当前图形窗口的句柄值；
• set(gcf,’unit’,’normalized’,’position’,[]);设置图形窗口的形状；
• set(gcf,’unit’,’normalized’,’position’,[0.2,0.2,0.64,0.32]);使图形窗口在屏幕上的显示位置是以（0.2，0.2）为原点，长0.64，宽0.32；同gca一样，仍然是左边界，下边界为0。
• 其中，gcf的position也可以不是normalized。

求和

• sum(a); %% 对矩阵a按列求和
• sum(sum(a)); %%将矩阵按列求和后，再按列求和，亦即矩阵所有元素相加

矩阵操作

• any %% 矩阵是否有非零元素
• all %% 矩阵是否全部都是非零元素
• B = all(A); %% 如果A是一个矩阵，则返回一个行向量，用于检测每一列是否全为非零元素，如果某一列中有一个元素为零，则返回0，如果某一列中全为非零元素，则返回1，由此构成一个行向量。
• B = all(A, 1); %% 返回一个行向量，可以认为all(A, 1)等价于all(A)
• B = all(A, 2); %% 返回一个列向量，用于检测每一行是否全为非零元素，如果某一行中有一个元素为零，则返回0，如果某一行中全为非零元素，则返回1，由此构成一个列向量。

向量运算

• array(array>1)=0; %%把大于1的元素变为0
• array(and(array>1,array<3))=0; %%把大于1小于3的元素变成0

取代断点

• dbstop if error； %% 如果运行出现错误，matlab会自动停在出错的那行，并且保存所有相关变量。再也不用设断点了

堆叠矩阵

• B = repmat(A,m,n);

• eg.
  B=repmat( [1 2;3 4],2,3)
  B =

   1     2     1     2     1     2
  
   3     4     3     4     3     4
  
   1     2     1     2     1     2
  
   3     4     3     4     3     4
  

忽略某些返回参数

• [~, idx] = max(a); %%忽略最大值，只返回最大值的索引

代码运行耗时显示

• tic;
some_code_to_run();
toc；

转化为列向量

• b = a(:)；

检测某目标（如变量）是否存在

• b = exist(a); %%若 a 存在，则 b = 1； 否则 b = 0；
• b = exist( ‘name’, ‘kind’); %% kind 表示 name 的类型，可以取的值为：builtin（内建类型），class（类），dir（文件夹），file（文件或文件夹），var（变量）

函数句柄

• f = @(x)acos(x);
  
  • f 是函数句柄
  • @是定义句柄运算符
  • （x）是输入自变量

• 调用方式为f(x)，相当于下面的函数文件

  function y = f(x)
  y = acos(x)
  

• 意义在于能够提高运行速度，因为普通函数的运行需要在所有路径中搜索，所以常用函数用句柄方式调用能够减少运行时间

向量化编程

• a = {1:10, [2; 4; 6], []};
  
  • averages = cellfun(@mean, C)；
  • averages =
    5.5000 4.0000 NaN
• b = {[1 2 3] [4 5 6]}；
  
  • [nrows, ncols] = cellfun(@size, C)；
  • nrows =
    1 3 0
    ncols =
    10 1 0
• 自定义函数
  
  • days = {‘Monday’, ‘Tuesday’, ‘Wednesday’, ‘Thursday’, ‘Friday’};
  • abbrev = cellfun(@(x) x(1:3), days, ‘UniformOutput’, false)；
  • 第一项为函数句柄和函数定义；中间为输入；末尾UniformOutput指定不同输入元素对应的输出是否能够合并，false指不能合并，这样每个输出就分别是一个cell，整个输出是非标量型的。
  • 注：{‘matlab’,’中国’}是标量元胞数组；{{‘matlab’},{‘中国’}}则是非标量元胞数组。

尺寸

• [rows, cols] = size（mat）; %返回的是行数和列数,所以得到的分别是“高”和“宽”，老搞混 -，-
• 在获取rgb图片的size时，需要将维度也获取，否则宽度就会等于宽度和维度的乘积

剪裁

• imcrop(img, [x_min y_min width height]); % 左上角点坐标，宽度和高度

随机数生成

• randi（iMax）； % 在开区间（0，iMax）生成均匀分布的伪随机整数；
• randi（iMax，m，n）； %在开区间（0，iMax）生成m*n型随机矩阵；
• r = randi([iMin,iMax],m,n)在开区间（iMin，iMax）生成m*n型随机矩阵；
• 还有randn和rand等函数。

三目运算

• matlab中没有三目运算;
• 可以通过逻辑实现;
• 要实现 D = (A>0)?B:C 可以通过D = （A>0）*B+(A<0)*C 实现;
• 与之有异曲同工之妙的是，一个常用来抠图的做法：设置好mask，然后点乘(.*)，如此一来，想要的地方保留，不想要的地方就被乘为0了。

坐标|索引互转

• ind=sub2ind(size（A), I, J); %size(A)表示要转换的矩阵的行列数，I是要转换矩阵的行标，J是要转换矩阵的列标。ind即为索引;
• [I,J] = ind2sub(size(A), find(A>5)); %ind2sub函数可以用来把特定条件下的矩阵元素的index转换成对应的下标。

根据像素值将矩阵展示为彩色图

• imagesc(A)； %将矩阵A中的元素数值按大小转化为不同颜色，并在坐标轴对应位置处以这种颜色染色；
• imagesc(x,y,A)； %x,y决定坐标范围，分别是两个二维向量，即x=[x1 x2],y=[y1 y2],matlab会在[x1,x2][y1,,y2]的范围内染色。如果x或y超过两维，则坐标范围为[x(1),x(end)][y(1),y(end)]；
• colormap 可用于热度图的生成。

矩阵合并

• C = cat(dim, A, B)； %按dim来联结A和B两个数组；
• C = cat(dim, A1, A2, A3, …)； %按dim联结所有输入的数组；
• a=cat(3,A,B) 左括号后的3表示构造出的矩阵维数，在新的矩阵中第1、2维就是A和B这两个矩阵的行数和列数，第3维是A和B这两个矩阵的矩阵个数，即为2；
• cat(2, A, B)； % 相当于[A, B]; cat(1, A, B)相当于[A; B].

文件读取

假拟一个file.txt,内容为：
Sally Level1 12.34 45 Yes

• [data1,data2,data3,data4]=textread(‘file.txt’,’%n%n%n%n’); % 无分隔符
• [data1,data2,data3,data4]=textread（file,’%n%n%n%n’，3）；%3为读取次数，应该是行数
• [data1,data2,data3,data4]=textread(‘file.txt’,’%n%n%n%n’,’delimiter’, ‘,’)； % 有分隔符
• [data1,data2,data3,data4]=textread(‘file.txt’,’%n%n%n%n’,’delimiter’, ‘,’,’headerlines’, 3); % 有分隔符，并且跳过前三行
• [names, types, x, y, answer] = textread(‘file.txt’ , ‘%s %s %f %d %s’, 1); % 针对txt文件不同格式数据的读取
• [names, types, y, answer] = textread（’file.txt’ , ‘%s %s %*f %d %s’, 1）； %*f 告诉textread跳过一个浮点数
• [names, levelnum, x, y, answer] = textread(‘myfileli4.txt’,’%s Level%d %f %d %s’, 1)； %忽略“level”字符串，只读取后面的数字
• [data1 data2 data3 data4 data5 data6] = textread(‘file.txt’,’%f%f%f%f%f%f’, ‘delimiter’, ‘,’, ‘emptyvalue’, NaN)； %假如文件中有空位，使用指定内容来代替空位
• [names]=textread(‘file.txt’,’%s%[^\n]’); %只读第一列，其余跳过； [^\n] 是一直读到行尾； % 是一个跳过符号，表示跳过该位
• [location year month day hour minute discharge]=textread(‘myfileli7.txt’,’%s%f-%f-%f%f:%f%f’,’headerlines’,1,’delimiter’,’;’); %用来读取规律格式的数据

例如，文件中有如下内容：

    Lobith;1989-01-01;00:00;2801
    Lobith;1989-01-02;00:00;2619
    读取为：
    location =
      'Lobith'
      'Lobith'
    year =
      1989
      1989
    month =
      1
      1
    day =
      1
      2
    hour =
      0
      0
    minute =
      0
      0
    discharge =
      2801
      2619

注：参考自知乎和这篇帖子